IJCCS , Vol.x, No.x, July xxxx, pp. 1~5 ISSN: 1978-1520
42
Received June 1 st ,2012; Revised June 25 th , 2012; Accepted July 10 th , 2012
© 2019 Jurnal Inova-TIF Vol: 02 No. 01

## Pemodelan Fuzzy Mamdani untuk Mengukur Kinerja Dosen Menggunakan Key Performance Indicator
Berlina Wulandari 1 , Novita Br Ginting 2 , Gibtha Fitri Laxmi 3 , Yuggo Afriato 4 1,2,3,4 Fakultas Teknik, Universitas Ibn Khaldun Bogor; Jl. Sholeh Iskandar Km. 2
3 Jurusan Teknik Informatika, UIKA, Bogor e-mail: berlina.wulandari@gmail.com

## Abstrak
P engukuran kinerja dosen dilakukan dari segi objektifitas serta  belum adanya variabel terukur  yang  digunakan,  sehingga  variabel  penilaian  yang  digunakan  dalam  proses pengukuran  didasarkan  pada  persepsi  seseorang.  Ketidaktepatan  pengukuran  kinerja dosen  dapat  diterapkan  dengan  metode  fuzzy  mamdani  sehingga  pengukuran  menjadi lebih  tepat.  Pembobotan  dilakukan  pada  setiap  parameter  yang  mengacu  pada Key Perfomance Indicator . Untuk mendukung kinerja dosen tersebut, data diperoleh dari data dosen di Fakultas Teknik yang diolah untuk mendapatkan output. Pembentukan aturan- aturan fuzzy mamdani memiliki 79 rulebase dari pakar, dari hasil penelitian yang telah dilakukan,  variabel  input  untuk  perhitungan  fuzzy  pada  sistem  ini  adalah  variabel Pendidikan,  Penelitian,  Pengabdian  Masyarakat,  Pengembangan  diri  serta  variabel output  yaitu  nilai  kinerja  dosen.  Adapun  himpunan  fuzzy  yang  digunakan  pada  setiap variabel fuzzy adalah kurang baik, sedang, dan baik. Metode fuzzy mamdani merupakan kerangka  matematis  yang  digunakan  untuk  mempresentasikan  ketidakpastian, ketidakjelasan, ketidaktepatan. Dalam fuzzy mamdani dilakukan dalam tahap – tahap (a) pembentukan  himpunan  fuzzy,  (b)  Aplikasi  fungsi  implikasi,  (c)  membentuk  aturan  – aturan,  (d)  penegasan  (defuzzifikasi).  Dari  hasil  penelitian,  didapat  perbandingan pengukuran dengan KPI tanpa fuzzy dan KPI dengan fuzzy yang menghasilkan nilai yang fluktuatif, dimana KPI menggunakan fuzzy memiliki hasil yang lebih baik dari KPI tanpa fuzzy.  Pada  metode  fuzzy  mamdani  menghasilkan  nilai  yang  bergerak  secara  halus, perbedaan  ini  ditunjukan  dari  nilai  signifikansi  (2-tailed)  yang  dihasilkan  bernilai lebih  kecil  dari  α= 0.05  yaitu sebesar 6.09 x 10 -5 , sehingga KPI menggunakan fuzzy berbeda nyata dengan KPI tanpa fuzzy.
Kata kunci— Fuzzy Mamdani, Key Performance Indicator, Rulebase

## Abstract
The measurement of lecturer performance is done in terms of objectivity a nd  the  absence  of  measurable  variables  used,  so  that  the  assessment  variables  used  in  the measurement  process  are  based  on  one's  perception.  Inaccuracy  in  measuring  lecture performance can be applied with the fuzzy mamdani method so that measurements become more precise. Weighting is done for each parameter that refers to the Key Performance Indicator. To support the performance of the lecturer, the data was obtained from lecturer data in the Faculty of Engineering which was processed to get the output. The formation of fuzzy mamdani rules has 79 rulebases from experts, from the results of research that has been done, the input variables for fuzzy  calculations  in  this  system  are  the  Education,  Research,  Community  Service,  Self-
ISSN: 1978-1520
43

## © 2019 Jurnal Inova-TIF Vol: 01 No. 02
development and output variables namely the lecturer performance value. The fuzzy set used in each  fuzzy  variable  is  not  good,  moderate,  and  good.  The  Mamdani  fuzzy  method  is  a mathematical framework  used  to  present  uncertainty, obscurity,  inaccuracy.  In fuzzy  mamdani done in stages (a) the formation of the fuzzy set, (b) the application of the implication function, (c) forming the rules, (d) affirmation (defuzzification). From the results of the study, obtained a comparison  of  measurements  with  KPI  without  fuzzy  and  KPI  with  fuzzy  which  produces fluctuating values, where KPI using fuzzy has better results than KPI without fuzzy. In the fuzzy mamdani  method  produces  values  that  move  smoothly,  this  difference  is  shown  from  the significance value (2-tailed) produced is smaller than α = 0.05 which is 6.09 x 10 -5 , so that the KPI uses fuzzy significantly different from KPI without fuzzy.
Keywords— Fuzzy Mamdani, Key Performance Indicator, Rulebase

## 1. PENDAHULUAN
Salah satu unsur dalam
penyelenggarakan  pendidikan  tinggi  adalah dosen.  Dosen  merupakan  tenaga  akademik yang bertugas merencanakan dan melaksanakan  proses  pembelajaran,  menilai hasil
pembelajaran, melakukan pembimbingan  dan  pelatihan,  melakukan penelitian serta pengabdian pada masyarakat. Pendidikan  tinggi  di  Indonesia  merupakan subsistem pendidikan nasional yang mencakup program diploma, sarjana, magister, spesialis dan doktor yang diselenggarakan  oleh  perguruan  tinggi  yang berkewajiban menyelenggarakan Pendidikan, penelitian, pengabdian pada masyarakat, dan pengembangan diri [1].
Institusi  sendiri  menyadari  bahwa untuk  memperoleh  atau  mempertahankan status akreditasi memerlukan komitmen dari yayasan,  manajemen,  dosen  dan  karyawan serta  mahasiswa.  Salah  satu  komitmen tersebut  adalah  peningkatan  kualitas  dosen, dimana  dalam  menjaga  kualitas  dosen, institusi  secara  rutin  melakukan  pengukuran kinerja  dosen  [2].  Penilaian  kinerja  tenaga pendidik di FTS (Fakultas Teknik dan Sains) selama  ini  dilakukan  pada  setiap  akhir semester.  Universitas  Ibn  Khaldun  Bogor juga  telah  menetapkan  instrument  penilaian kinerja  Tenaga  Pendidik  dan  Kependidikan yang  mengacu  pada  surat  keputusan  rektor nomor: 063/K.13/IIIa/KR-PFPPKP/ UIKA/2016 [3].
Proses  pengukur  kinerja  dosen tersebut  bukan  merupakan  hal  yang  mudah.
Selama ini Fakultas Teknik mengukur kinerja dosennya  dikelola  dengan  Beban  Kerja Dosen (BKD) yang sistemnya diberikan oleh Dikti.  Kekurangan  pada  BKD  yaitu  tidak dapat  mengeluarkan  arsip,  cara  pengelola tersebut tidak dipantau dengan SKS, jabatan fungsional  yang  tidak  dimanajemen  [4]. Pengukuran  kinerja  dosen  tersebut  tentu memiliki  banyak  kekurangan  terutama  dari segi objektifitas serta belum adanya variabel yang  terukur  yang  digunakan,  yaitu  dalam proses  pengukurannya  didasarkan  pada persepsi  seseorang.  Kendala  yang  lain  yang timbul  dalam  pengukuran  dosen  adalah sering  kali  pimpinan  sebagai  pengambil keputusan  masih  mengandalkan  intuisi (subjektif). Hal ini tentu saja menjadi sebuah kekurangan  untuk  menentukan  tepat  atau tidaknya dalam pengukuran kinerja dosen [5].
Pengukuran  dosen  yang  diterapkan Fakultas  Teknik  dengan  menggunakan parameter Key Performance Indicator ( KPI). KPI  menjadi  standar  ukuran  dalam  melihat pencapaian  hasil  dan  tujuan  yang  memiliki tanggung  jawab  terukur,  sehingga  proses kontrol  dan  monitoring  dapat  berlangsung akurat.  KPI  yang  digunakan  dibagi  menjadi empat  variabel  input  yaitu  pendidikan, penelitian,  pengabdian  masyarakat,  dan pengembangan  diri,  serta  satu  variabel output, yaitu variabel nilai kinerja dosen dan variabel-variabel dibagi menjadi 3 himpunan yaitu  kurang  baik,  sedang,  baik  dan menerapkannya  pada  metode fuzzy untuk menghasilkan  nilai  yang  lebih fluktuatif dengan pengetahuan pakar.
Metode fuzzy  mamdani merupakan metode  pengukuran  yang  telah  banyak
© 2019 Jurnal Inova-TIF Vol: 01 No. 02
diterapkan  untuk  membangun  suatu  sistem sebagai penyelesaian masalah dan menghasilkan  nilai  yang  lebih  halus  dalam proses  pengukurannya[4].  Metode fuzzy mamdani ini merupakan suatu cara yang tepat dalam memetakan suatu ruang input kedalam ruang  output,  yang  memiliki  nilai  kontinu yang  kemudian  dinyatakan  dalam  derajat keanggotaan  dan  derajat  kebenaran  serta mampu melakukan  penalaran  secara  bahasa. Penalaran  bahasa  yang  dihasilkan  dari metode fuzzy akan  sangat  membantu  dalam
menentukan kinerja dosen dengan
menggunakan KPI yang dihasilkan ke dalam dosen yang baik, sedang atau kurang baik.
Tujuan penelitian adalah:
1. Pemodelan  metode fuzzy Mamdani  untuk mengukur  kinerja  dosen    dengan menggunakan Key Performance
Indicator.
2. Membangun  sistem  pengukuran  kinerja dosen di Fakultas Teknik Universitas Ibn Khaldun Bogor.
3. Melakukan  simulasi  untuk  mengukur kinerja  dosen  berdasarkan  parameter pengukuran  dari  Key  Performance
Indicator.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode yang digunakan dalam pengembangan perangkat lunak yaitu dengan pendekatan model waterfall, adapun kerangka  pemikiran  dari  kajian  ini  dapat ditunjukkan pada Gambar 1.
Tahapan penelitian ini berdasarkan kerangka pemikiran yaitu:

## 2.1 Analisis
a. Identifikasi  Masalah Tahapan identifikasi masalah dilakukan dengan  menganalisa  permasalahan  yang  ada dengan  menentukan  batasan  masalah.  Pada tahap  ini  peneliti  merumuskan  masalah mengenai pengukuran kinerja yang didukung dengan  data  dari  kuisioner  dimana  proses pengumpulan data didapatkan dari Responden 4 Ketua Prodi yaitu Teknik Sipil, Teknik  Mesin,  Teknik  Elektro  dan  Teknik Informatika;  Studi  literatur  dan  Wawancara
dengan  responden  Wakil  Dekan  Bidang Kemahasiswaan.
Mulai Identifikasi Masalah Akuisisi Pegetahuan Representasi Pengetahuan Pengembangan Mesin Inferesi Selesai Pengumpulan data: 1. Kuisioner 2. Studi Literatur 3. Wawancara 1. Variabel fuzzy 2. Fungsi kenggotaan 1. Penelusuran metode fuzzy dengan pengetahuan pakar Pembentukan aturan rulebase IF-THEN

## Gambar 1 Tahapan Penelitian
b. Akuisisi Pengetahuan Dalam tahap ini
dilakukan pemindahan  atau  input  data  kinerja  dosen yang sudah dikumpulkan baik data dari ketua prodi  masing-masing  fakultas,  dan  pakar yang  dilengkapi  dengan  pengetahuan  dari buku-buku terkait ke dalam sistem komputer. Akuisisi  pengetahuan  terdiri  dari  2  tahap yaitu:
1) Variabel Fuzzy
Variabel fuzzy yang  dibahas  pada sistem fuzzy yaitu  pendidikan,  penelitian, pengabdian  masyarakat  dan  pengembangan diri.
2) Fungsi Keanggotaan
Teknik  representasi  pengetahuan pada  sistem fuzzy untuk  mendapatkan  nilai keanggotaan dengan menggunakan himpunan fuzzy .
c. Representasi Pengetahuan
45

## ©
2019 Jurnal Inova-TIF Vol: 01 No. 02
Didalam tahap ini dilakukan representasi pengetahuan yang merupakan tahapan representasi  yang  dapat  dilakukan  setelah akuisisi  data,  yaitu  kaidah  produksi  dimana setelah  mengetahui  dan  mendapatkan  data dosen serta perhitungan kinerjanya, kemudian  dibuatkan  daftar  aturan-aturan ( rules ) sebagai representasi pengetahuan dari pakar.

## d. Pengembangan Mesin Inferensi
Pada  tahap  ini  dilakukan  penelusuran pengukuran kinerja dosen dengan
menggunakan  pembentukan  aturan  rulebase IF-THEN.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis
Hasil  dari  penelitian  ini,  meliputi:  hasil analisis sistem dilakukan
untuk mendefinisikan kebutuhan-kebutuhan
meliputi  analisis  kebutuhan  fungsional, analisis penerapan fuzzy Mamdani .

## 3.2 Analisis kebutuhan fungsional
Kebutuhan fungsional sistem mendefinisikan  hal-hal  yang  dibutuhkan antara lain:
1)  Kemampuan  untuk  memfasilitasi  proses pengukuran  kinerja  dosen  agar  dapat disesuaikan  dengan  kondisi  di  Fakultas Teknik.
2)  Kemampuan  melakukan  perhitungan dengan  melakukan  pembobotan  pada  setiap parameter  yang  menjadi  penilaian  untuk setiap dosen dengan menggunakan KPI.
3)  Kemampuan  untuk  melakukan  penilaian akhir terhadap skor yang telah didapat dalam mengukur kinerja
dosen
dengan
menggunakan fuzzy.
3.3 Akuisisi pengetahuan
Metode fuzzy mamdani merupakan metode Mamdani sering  dikenal  sebagai Metode Min-Max .  sebagai  hasilnya,  output diperlukan  4  tahapan  yaitu:  Pembentukan himpunan fuzzy, Mengaplikasikan  metode implikasi Min, Komposisi aturan, Penegasan ( defuzzy ).  Hasil  akhirnya  diperoleh  dengan menggunakan rata-rata terbobot. Tahapan  dalam  perancangan  sistem fuzzy ialah sebagai berikut:
a.  Mendefinisikan  variabel input maupun variabel output ,  dalam  kasus  ini  terdapat  4 variabel input dibagi  menjadi  empat  yaitu
Pendidikan, Penelitian, Pengabdian
Masyarakat,  dan  Pengembangan  diri.  Serta suatu  variabel output yaitu  nilai  kinerja dosen.  Variabel  nilai  kinerja  ini  dientuk berdasarkan klasifikasi KPI.
b.  Dekomposisi  variabel  menjadi  himpunan fuzzy.
Dari variabel-variabel input dibentuk himpunan-himpunan fuzzy antara lain:
a) Variabel pendidikan
Pada  variabel  pendidikan  didefinisikan  tiga himpunan fuzzy ,  yaitu  KURANG  BAIK,
SEDANG,  BAIK  Untuk  merepresentasikan variabel pendidikan digunakan bentuk kurva bahu  kiri  untuk  himpunan fuzzy KURANG BAIK,  bentuk  kurva  trapesium  untuk himpunan fuzzy SEDANG, dan bentuk kurva bahu  kanan  untuk  himpunan fuzzy BAIK. Gambar  himpunan fuzzy untuk  variabel pendidikan ditunjukkan pada Gambar 2
Gambar 2 Himpunan Fuzzy : Pendidikan
Dimana  sumbu  horizontal  merupakan  nilai input  dari  variabel  pendidikan  sedangkan sumbu vertikal merupakan tingkat keanggotaan dari nilai input.
Fungsi keanggotaan adalah sebagai berikut:
Seseorang  dianggap  kurang  baik  bila pendidikannya  antara  50  sampai  69  persen,
IJCCS , Vol.x, No.x, July xxxx, pp. 1~5 ISSN: 1978-1520
© 2019 Jurnal Inova-TIF Vol: 01 No. 02
dianggap  sedang  bila  pendidikannya  antara 50  sampai  99  persen,  dianggap  baik  bila pendidikannya antara 80 sampai 110 persen, dianggap  kurang  baik  sekaligus  sedang  bila pendidikannya  antara  69  sampai  80  persen, dianggap sedang sekaligus baik bila pendidikannya  antara  80  sampai  99  persen, dan  dianggap  kurang  baik  sekaligus  sedang dan sekaligus baik bila pendidikannya antara 69 sampai 99 persen.
b) Variabel Penelitian Pada  variabel  penelitian  didefinisikan  tiga himpunan fuzzy ,  yaitu  KURANG  BAIK, SEDANG,  BAIK  Untuk  merepresentasikan variabel  penelitian  digunakan  bentuk  kurva bahu  kiri  untuk  himpunan fuzzy KURANG BAIK,  bentuk  kurva  trapesium  untuk himpunan fuzzy SEDANG, dan bentuk kurva bahu  kanan  untuk  himpunan fuzzy BAIK. Gambar  himpunan fuzzy untuk  variabel penelitian ditunjukkan pada Gambar 3.
Gambar 3 Himpunan Fuzzy : Penelitian
Dimana  sumbu  horizontal  merupakan  nilai input  dari  variabel  penelitian  sedangkan sumbu vertikal merupakan tingkat keanggotaan dari nilai input. Fungsi keanggotaan adalah sebagai berikut:
Seseorang  dianggap  kurang  baik  bila penelitiannya  antara  50  sampai  69  persen, dianggap sedang bila penelitiannya antara 50 sampai  99  persen,  dianggap  baik  bila
penelitiannya  antara  80  sampai  110  persen, dianggap  kurang  baik  sekaligus  sedang  bila penelitiannya  antara  69  sampai  80  persen, dianggap sedang sekaligus baik bila penelitiannya  antara  80  sampai  99  persen, dan  dianggap  kurang  baik  sekaligus  sedang dan  sekaligus  baik  bila  penelitiannya  antara 69 sampai 99 persen. c) Variabel Pengabdian Masyarakat Pada variabel pengabdian masyarakat didefinisikan  tiga  himpunan fuzzy ,  yaitu KURANG  BAIK,  SEDANG,  BAIK  Untuk merepresentasikan variabel pengabdian masyarakat digunakan bentuk kurva bahu kiri untuk  himpunan fuzzy KURANG  BAIK, bentuk  kurva  trapesium  untuk  himpunan fuzzy SEDANG,  dan  bentuk  kurva  bahu kanan untuk himpunan fuzzy BAIK. Gambar himpunan fuzzy untuk  variabel  pengabdian masyarakat ditunjukkan pada Gambar 4.
Gambar 4 Himpunan Fuzzy : Pengabdian

## Masyarakat
Dimana  sumbu  horizontal  merupakan  nilai input  dari  variabel  pengabdian  masyarakat sedangkan sumbu vertikal merupakan tingkat keanggotaan dari nilai input.
Fungsi keanggotaan adalah sebagai berikut:
Seseorang  dianggap  kurang  baik  bila pengabdian masyarakat antara 50 sampai 69 persen,  dianggap  sedang  bila  pengabdian masyarakat  antara  50  sampai  99  persen, dianggap  baik  bila  pengabdian  masyarakat
47
© 2019 Jurnal Inova-TIF Vol: 01 No. 02 antara  80  sampai  110  persen,  dianggap kurang baik sekaligus sedang bila pengabdian masyarakat  antara  69  sampai  80  persen, dianggap sedang sekaligus baik bila pengabdian masyarakat antara 80 sampai 99 persen,  dan  dianggap  kurang  baik  sekaligus sedang  dan  sekaligus  baik  bila  pengabdian masyarakat antara 69 sampai 99 persen.
d) Variabel Pengembangan Diri
Pada variabel pengembangan diri didefinisikan  tiga  himpunan fuzzy ,  yaitu KURANG  BAIK,  SEDANG,  BAIK  Untuk merepresentasikan  variabel  pengembangan diri digunakan bentuk kurva bahu kiri untuk himpunan fuzzy KURANG  BAIK,  bentuk kurva  trapesium  untuk  himpunan fuzzy SEDANG,  dan  bentuk  kurva  bahu  kanan untuk  himpunan fuzzy BAIK.  Gambar himpunan
fuzzy untuk variabel pengembangan diri ditunjukkan pada Gambar 5
Gambar 5 Himpunan Fuzzy: Pengembangan Diri
Dimana  sumbu  horizontal  merupakan  nilai input  dari  variabel  pengembangan  diri sedangkan sumbu vertikal merupakan tingkat keanggotaan dari nilai input. Fungsi keanggotaan adalah sebagai berikut:
Seseorang  dianggap  kurang  baik  bila pengembangan  diri  antara  50  sampai  69 persen, dianggap sedang bila pengembangan diri  antara  50  sampai  99  persen,  dianggap baik  bila  pengembangan  diri  antara  80 sampai  110  persen,  dianggap  kurang  baik
sekaligus  sedang  bila  pengembangan  diri antara 69 sampai 80 persen, dianggap sedang sekaligus baik bila pengembangan diri antara 80  sampai  99  persen,  dan  dianggap  kurang baik sekaligus sedang dan sekaligus baik bila pengembangan  diri  antara  69  sampai  99 persen.
Variabel output dibentuk himpunan- himpunan fuzzy yaitu:
Variabel Nilai Kinerja Pada variabel nilai kinerja didefinisikan tiga himpunan fuzzy ,  yaitu  KURANG  BAIK, SEDANG,  BAIK  Untuk  merepresentasikan variabel nilai kinerja digunakan bentuk kurva bahu  kiri  untuk  himpunan fuzzy KURANG BAIK,  bentuk  kurva  trapesium  untuk himpunan fuzzy SEDANG, dan bentuk kurva bahu  kanan  untuk  himpunan fuzzy BAIK. Gambar himpunan fuzzy untuk variabel nilai kinerja ditunjukkan pada Gambar 6.
Gambar 6 Himpunan Fuzzy: Nilai Kinerja
Dimana  sumbu  horizontal  merupakan  nilai input  dari  variabel  nilai  kinerja  sedangkan sumbu vertikal merupakan tingkat keanggotaan dari nilai input.
Fungsi keanggotaan adalah sebagai berikut:
Seseorang  dianggap  kurang  baik  bila  nilai kinerja antara 50 sampai 69 persen, dianggap sedang bila nilai kinerja antara 50 sampai 99 persen, dianggap baik bila nilai kinerja antara 80 sampai 110 persen, dianggap kurang baik sekaligus  sedang  bila nilai  kinerja  antara  69
© 2019 Jurnal Inova-TIF Vol: 01 No. 02
sampai 80 persen, dianggap sedang sekaligus baik  bila  nilai  kinerja  antara  80  sampai  99 persen,  dan  dianggap  kurang  baik  sekaligus sedang  dan  sekaligus  baik  bila  nilai  kinerja antara 69 sampai 99 persen.
Key Performance Indicators (KPI) Key Performance Indicators (KPI) merupakan matrik baik finansial maupun non finansial  yang  digunakan  oleh  perusahaan untuk  mengukur  performa  kinerjanya  [6] . Sebuah  matrik  dikatakan  sebagai Key Performance  Indicators ketika  memenuhi kriteria berikut ini: 1.  Memiliki  target,  yakni  target  apa  yang hendak  dicapai  serta  waktu  yang  diperlukan untuk meraih target tersebut;
2.  Berorientasi  pada outcome .  Jadi  tidak sekedar output (hasil  dari  proses)  sebab outcome berpengaruh secara signifikan; dan
3.  Memiliki  nilai threshold (ambang  batas).
Yakni untuk membedakan antara nilai target dengan nilai actual.
Key  Performance  Indicator terdapat  4 parameter  KPI,  dalam Key  Performance Indicator pada parameter pendidikan terdapat 13 area, parameter pedidikan memiliki 5 area KPI,  parameter  penelitian  memiliki  3  area KPI,  parameter  pengabdian  masyarakat memiliki 1 area KPI, dan pengembangan diri memiliki 4 area KPI. Fokus penilaian adalah indicator yang  terukur  untuk  menilai  hasil kinerja.  Bobot  setiap  KPI  ditentukan berdasarkan hasil wawancara dengan responden  Wakil  Dekan  Bidang  Akademik Fakultas  Teknik  Universitas  Ibn  Khaldun Bogor. Bobot ditentukan berdasarkan tingkat kepentingan KPI, total bobot harus berjumlah 100  %.  Pada  bobot  total  bobot  setiap parameter  dibagi  jumlah  KPI,  bobot  KPI didapat dari rumus dibawah ini:
Bobot KPI pendidikan 35%
Bobot KPI pengabdian masyarakat
Bobot KPI penelitian 35%
Bobot KPI pengembangan diri
Pada target ditentukan berdasarkan kesepakatan dan data, pada target dapat diperoleh dari fokus penilaian  pada  tabel  KPI.  Dan  untuk  skor didapat dari rumus dibawah ini:
atau
untuk mendapatkan skor akhir digunakan rumus:
Untuk  dapat  menghasilkan  nilai  hasil akhir  4  parameter  KPI  tersebut  menggunakan perhitungan berupa rumus dibawah ini;
Nilai KPI x 100 % dimana : Nilai KPI x 100 %  = 100 % Perhitungan nilai kinerja tersebut digunakan  untuk  setiap  parameter,  jadi  setiap parameter menghasilkan  sebuah  nilai  presentase. Sehingga  didapat  hasil  perhitungan  matriks  KPI data  awal  tanpa  menggunakan fuzzy seperti ditunjukkan pada Tabel 1.
3.4 Aplikasi Fungsi Implikasi
Setelah  pembentukan  himpunan fuzzy ,  maka dilakukan  pembentukan  aturan fuzzy .  Aturan  - aturan  dibentuk  untuk  menyatakan  relasi  antara input  dan  output.  Tiap  aturan  merupakan  suatu implikasi.  Operator  yang  digunakan  untuk menghubungkan  antara  empat  input  adalah operator AND, dan yang memetakan antara input- output  adalah IF-THEN .  Berdasarkan  kategori dalam KPI, maka dapat dibentuk aturan  – aturan yang didapat dari pakar.

## © 2019 Jurnal Inova-TIF Vol: 01 No. 02
Uji  Signifkansi  sebelum  menggunakan metode fuzzy dan setelah menggunakan fuzzy (Uji Statistik t)
Uji  statistik  t  pada  penelitian  ini digunakan untuk mengetahui besar pengaruh kinerja  metode  pengukuran  dosen  dengan nilai kinerja tanpa fuzzy dan nilai kinerja yang menggunakan fuzzy .  Uji  statistik  ini  pun digunakan  untuk  menentukan  apakah  ada perbedaan antar dua metode atau sampel. Uji statistik  t  yang  digunakan  ialah  uji  t berpasangan (Paired t-test) [9]. Dengan kata lain uji  t- paired atau uji perbedaan dilakukan
untuk  membandingkan  metode sebelum menggunakan fuzzy dan sesudah menggunakan fuzzy.
Uji  t  berpasangan  pada  penelitian  ini menggunakan  uji  t- student dengan  derajat bebas n-1 [17].
Dimana  nilai n adalah  jumlah  pasangan sampel, d adalah  selisih  antar  sampel  yang berpasangan,    adalah  rataan  selisih  antar sampel  yang  berpasangan, D adalah  rataan selisih  populasi,  dan Sd adalah  simpangan baku  selisih  sampel (standard  deviation)
[17] . Simpangan  baku  selisih  sampel dinyatakan dengan,
Untuk  uji  tingkat  signifikansi  menggunakan nilai  pasti  tingkat  signifikansi  α  =  0.05 dengan  sebaran t  95% yang  bernilai  2.131.
Dari  nilai  uji  statistik  dan  nilai  tingkat signifikansi  maka  kriteria  pengambilan keputusan pada uji t berpasangan menggunakan hipotesis H0 dan H1 . Dimana H0 akan ditolak jika nilai uji statistik berada lebih  kecil  dan  sama  dengan  nilai  tingkat signifikansi  (α),  yang  berarti  menerima H1 .
Uji  hipotesis  dapat  dinyatakan  dengan, H0  : D = 0, artinya kinerja metode tidak berbeda (sama).
H1 : D ≠ 0, artinya kinerja metode berbeda.
Hasil  uji  statistik  pada  Tabel  10 memperoleh  hasil  bahwa  metode  tanpa menggunakan fuzzy dan  metode  dengan menggunakan fuzzy dimana  perbedaan  ini ditunjukan  dari  nilai  signifikansi (2-tailed) yang dihasilkan bernilai lebih kecil dari α = 0.05  yaitu  sebesar  6.09  x .  Hasil  ini menunjukan  bahwa H0 ditolak  yang  berarti menerima H1, yang  artinya  metode  2 (menggunakan fuzzy) berbeda  nyata  dengan metode  1  (tanpa  menggunakan fuzzy) .  Dari hasil akurasi yang dihasilkan terbukti metode 2  (menggunakan fuzzy) memiliki  hasil  yang lebih baik dari metode 1 (tanpa menggunakan fuzzy) .

## 5. SARAN
Dengan  melihat  hasil  dari  kesimpulan diatas, adapun saran yang diberikan  diharapkan dapat  dikembangkan  dengan  metode-metode inferensi  lainnya  misalnya  JST,  atau  algoritma lainnya, dan dengan penambahan sub parameter yaitu publikasi nasional dan publikasi Internasional untuk pengukuran kinerja dosen.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] RUSTAD, Supriadi, Panduan Umum Dosen Berprestasi , DIKDIKTENDIK , 2013.
[2] Hamzah,  dkk.  Sistem  Pendukung Keputusan Penilaian Kinerja Dosen Dengan Metode Balanced Scorecard. SemnasIF. 2010. [3] Y. Afrianto et al. , “Rancang bangun
© 2019 Jurnal Inova-TIF Vol: 01 No. 02
sistem informasi penilaian kinerja tenaga pendidik di fakultas teknik dan sains universitas ibn khaldun,”
J. Mantik Penusa , vol. 3, no. 1, pp. 151–160, 2019.
[4] Fakultas  Teknik  Universitas  Ibn Khaldun Bogor, http://ft.uika-
bogor.ac.id/
[5] Hidayat,  Aan.  System  penunjang
keputusan untuk pemilihan karyawan  teladan  dengan  logika fuzzy. 2011. Skripsi.
[6] Manjemenkinerja.com,  Pengertian Key Performance Indicator.
[7] LAXMI,  Gibtha  Fitri,  Optimasi
Pemilihan Threshold Dan Operator Fuzzy Local Binary Pattern Menggunakan Multi Objective
Genetic  Algorithm,  Tesis,  Institut Pertanian Bogor.